Nowatorski paradygmat obliczeniowy zwany komputerami neuromorficznymi naśladuje podstawowe funkcje synaptyczne neuronów w celu symulacji zachowania mózgu. Plastyczność neuronów, związana z uczeniem się i pamięcią, jest jedną z tych funkcji. Ta plastyczność pozwala neuronom przechowywać informacje lub zapomnieć o nich w zależności od długości i częstotliwości impulsów elektrycznych, które je aktywują.
Wśród materiałów, które przypominają synapsy neuronowe. W tym ostatnim przyłożenie pola elektrycznego powoduje przemieszczanie jonów w materiale, zmieniając właściwości magnetyczne substancji.
Chociaż modulacja magnetyzmu w tych materiałach po przyłożeniu pola elektrycznego jest dobrze poznana, trudno jest kontrolować ewolucję właściwości magnetycznych po ustaniu napięcia (tj. ewolucję następującą po bodźcu). Utrudnia to replikację niektórych procesów inspirowanych przez mózg, takich jak efektywne uczenie się, nawet gdy mózg jest w stanie głębokiego snu (tj. bez zewnętrznej stymulacji).
W nowym badaniu naukowcy z UAB Departament Fizyki Jordi Sort i Enric Menéndez, we współpracy z ALBA Synchrotron, Katalońskim Instytutem Nanonauki i Nanotechnologii (ICN2) oraz ICMAB, zaproponowali nowy sposób kontrolowania ewolucji namagnesowania zarówno w stymulowanym, jak i post- stany bodźcowe.
Opracowali materiał magnetyczny, który może naśladować sposób, w jaki mózg przechowuje informacje. Dzięki temu materiałowi możliwe jest imitowanie synaps neuronów i po raz pierwszy naśladowanie uczenia się, które ma miejsce podczas głębokiego snu.
Naukowcy opracowali materiał na bazie cienkiej warstwy monoazotku kobaltu (CoN), w której za pomocą pola elektrycznego można kontrolować gromadzenie się jonów N na granicy faz między warstwą a ciekłym elektrolitem, w którym warstwa została umieszczona.
Profesor badań ICREA Jordi Sort i profesor Serra Húnter Enric Menéndez powiedzieli: „Nowy materiał działa z ruchem jonów sterowanym napięciem elektrycznym, w sposób analogiczny do naszego mózg, i to z prędkościami podobnymi do tych wytwarzanych w neuronach, rzędu milisekund. Opracowaliśmy sztuczną synapsę, która w przyszłości może być podstawą nowego paradygmatu obliczeniowego, alternatywnego do tego, z którego korzystają obecne komputery”.
Poprzez zastosowanie impulsów napięciowych udało się w kontrolowany sposób emulować procesy takie jak pamięć, przetwarzanie informacji, wyszukiwanie informacji i po raz pierwszy kontrolowana aktualizacja informacji bez przyłożonego napięcia.
Grubość warstwy monoazotku kobaltu, która kontroluje szybkość poruszania się jonów, oraz częstotliwość impulsów zostały zmienione, aby osiągnąć tę kontrolę.
Układ materiału pozwala na kontrolę właściwości magnetojonowych nie tylko po przyłożeniu napięcia, ale także po raz pierwszy po jego odłączeniu. Po zniknięciu zewnętrznego bodźca napięciowego namagnesowanie układu można zmniejszyć lub zwiększyć, w zależności od grubości materiału i protokołu wcześniejszego przykładania napięcia.
Dzięki temu nowemu wynikowi możliwe jest teraz zastosowanie szerokiego zakresu nowych neuromorficznych funkcji obliczeniowych. Zapewnia nowatorską funkcję logiczną, która na przykład umożliwia symulowanie uczenia się neuronów po stymulacji mózgu podczas głębokiego snu. Inne rodzaje materiałów neuromorficznych dostępnych obecnie na rynku nie są w stanie odtworzyć tych możliwości.
Jordiego Sorta i Enrica Menendeza powiedziany, „Gdy grubość warstwy monoazotku kobaltu jest mniejsza niż 50 nanometrów, a przyłożone napięcie z częstotliwością większą niż 100 cykli na sekundę, udało nam się emulować dodatkową funkcję logiczną: po przyłożeniu napięcia urządzenie można zaprogramować nauczyć się lub zapomnieć, bez potrzeby dodatkowego wkładu energii, naśladując funkcje synaptyczne, które mają miejsce w mózgu podczas głębokiego snu, kiedy przetwarzanie informacji może być kontynuowane bez dostarczania zewnętrznego sygnału”.
Referencje czasopisma:
- Zhengwei Tan, Julius de Rojas, Sofia Martins, Aitor Lopeandia, Alberto Quintana, Matteo Cialone, Javier Herrero-Martín, Johan Meersschaut, André Vantomme, José L. Costa-Krämer, Jordi Sort, Enric Menéndez. Zależna od częstotliwości stymulowana i poststymulowana kontrola napięcia magnetyzmu w azotkach metali przejściowych: w kierunku magneto-joniki inspirowanej mózgiem. Materiały Horyzonty, 2022. DOI: 10.1039/D2MH01087A
